المفاهيم الأساسية
나노 UAV의 자율 주행을 위해 시각 기반 PULP-Dronet CNN과 깊이 정보 기반 ToF 센서를 융합하여 전역 및 지역 인지 기술을 결합한 파이프라인을 제안하였다.
الملخص
이 논문은 나노 UAV의 자율 주행을 위한 새로운 접근법을 제안한다. 주요 내용은 다음과 같다:
전역 인지 파이프라인: PULP-Dronet CNN을 사용하여 시각적 단서를 처리하고 의미 정보를 추출한다.
지역 인지 파이프라인: 8x8 픽셀 깊이 맵을 생성하는 ToF 센서를 사용하여 근접 장애물 회피를 수행한다.
전역 및 지역 인지 융합: 두 파이프라인의 출력을 결합하여 경량 룩업 테이블 기반 제어 명령을 생성한다.
실험 결과: 제안된 융합 파이프라인은 직선 주행, 90도 회전, 정적 장애물 회피 등의 복잡한 시나리오에서 100% 성공률을 달성했다. 단일 센서 기반 접근법에 비해 성능이 크게 향상되었다.
الإحصائيات
나노 UAV의 무게는 27g, 직경은 10cm이다.
ToF 센서의 시야각은 65도이고, 측정 범위는 0.2-4m이다.
PULP-Dronet CNN은 19FPS의 속도로 실행된다.
목표 전진 속도는 1.5m/s, 목표 회전 속도는 60도/s이다.